kafka分区及副本在broker的分配 部分内容參考自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/41778193 以下以一个Kafka集群中4个Broker举例,创建1个topic包括4个Partition,2 Replication:数据Producer流动如图所看到的: (1) pic (2)当集群中新增2节点,Partition添加到6个时分布情况例如以下: 副本分配逻辑规则例如以下: 在Kafka集群中,每一个Broker都有均等分配

本篇主要介绍kafka的分区和副本,因为这两者是有些关联的,所以就放在一起来讲了,后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码,以供参考~ 1.kafka分区机制 分区机制是kafka实现高吞吐的秘密武器,但这个武器用得不好的话也容易出问题,今天主要就来介绍分区的机制以及相关的部分配置. 首先,从数据组织形式来说,kafka有三层形式,kafka有多个主题,每个主题有多个分区,每个分区又有多条消息. 而每个分区可以分布到不同的机器上,这样一来,从服务端来说,分区可以实现高伸缩性,以及负载均衡,

Kafka的普及在很大程度上归功于它的设计和操作简单,如何自动调优Kafka副本的工作,挑战之一:如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR).如果某些topic的部分partition长期处于"under replicated"状态,会增加数据丢失的概率.Kafka通过"多副本机制"实现高可用,当Kafka集群中一个Broker失效情况下仍然保证服务可用. Kafka日志复制算法保证,如果leader发生故障或挂掉,一个新leader被选举并且客户端

Kafka集群优化篇-调整broker的堆内存(heap)案例实操 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.查看kafka集群的broker的堆内存使用情况 1>.使用jstat查看gc的信息([root@kafka116 ~]# jstat -gc 12698 1s 30) 参数说明:S0C:第一个幸存区的大小 S1C:第二个幸存区的大小 S0U:第一个幸存区的使用大小 S1U:第二个幸存区的使用大小 EC:伊甸园区的大小 EU:伊甸园区的使用大小 OC:老年代大

副本分配算法如下: 将所有N Broker和待分配的i个Partition排序. 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上. 将第i个Partition的第j个副本分配到第((i + j) mod n)个Broker上.

1.Kafka概览 Apache下的项目Kafka(卡夫卡)是一个分布式流处理平台,它的流行是因为卡夫卡系统的设计和操作简单,能充分利用磁盘的顺序读写特性.kafka每秒钟能有百万条消息的吞吐量,因此很适合实时的数据流处理.例如kafka在线日志收集系统可作为flume的实时消息sink端,再通过kafka的消费者将消息实时写入hbase数据库中. 卡夫卡以topic分类对记录进行存储,每个记录包含key-value和timestamp. 1.1卡夫卡系统的组件.角色 broker: 每个正在运

“ 为什么Kafka在RangeAssigor.RoundRobinAssignor的基础上,又新增了PartitionAssignor,它解决了什么问题?” 背景 用过Kafka的同学应该都知道Kafka的分区和消费组的概念.在Kafka中,每个Topic会包含多个分区,默认情况下一个分区只能被一个消费组下面的一个消费者消费,这里就产生了分区分配的问题.Kafka中提供了多重分区分配算法(PartitionAssignor)的实现:RangeAssigor.RoundRobinAssignor

问题 用过 Kafka 的同学用过都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 里面的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su

引言按照Kafka默认的消费逻辑设定,一个分区只能被同一个消费组(ConsumerGroup)内的一个消费者消费.假设目前某消费组内只有一个消费者C0,订阅了一个topic,这个topic包含7个分区,也就是说这个消费者C0订阅了7个分区,参考下图(1). 此时消费组内又加入了一个新的消费者C1,按照既定的逻辑需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费,情形上图(2),消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区,相互之间并无实质性的干扰. 接着消费组内又加入了一个新的消费者C2,如此消费

1 详细错误 kafka.common.NoReplicaOnlineException: No broker in ISR for partition [getngo_collect_apm_test,0] is alive. Live brokers are: [Set(112, 113, 114, 115)], ISR brokers are: [116] at kafka.controller.OfflinePartitionLeaderSelector.selectLeader(Par

众所周知,Apache Kafka是基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统(当然,目前Kafka定位于an open-source distributed event streaming platform),由Scala和Java编写. Kafka提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka producer在向Kafka集群发送消息时,需要指定top

闲来如事,突发兴趣倒腾一下了kafka.其实类似环境搭建的博客很多,我这里算是整合一下,另外写出自己的过程与看法.完整的过程如下: 1)先准备好3台服务器.我准备的机器hostname/ip为: kafka/192.168.56.151 ,   kafka2/192.168.56.152,  kafka3/192.168.56.103 2) 搭建zookeeper集群.可以参考如下链接: https://www.cnblogs.com/ysocean/p/9860529.html 搭建好,并配置

登陆kafka manager 进入相关topic 点击generate partition assignments 点击reassign partirons

报错现象: 在pom文件添加: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.11</artifactId> <version>0.8.2.2</version> </dependency> 完整的pom文件: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&q

hermes 与nakadi 是类似的工具,但是设计模型有很大的差异,hermes 使用的是webhook的模式(push) nakadi 使用的是pull(event stream),各有自己解决的问题,但是从设计上nakadi更灵活 参考架构图比较 nakadi: hermes:  参考资料 https://hermes-pubsub.readthedocs.io/en/latest/overview/architecture/ https://nakadi.io/manual.html#d

依赖于zookeeper,broker向zk中注册的信息以json格式保存,其中包括: 1.listener_security_protocol_map:此值指定了该broker与外界通信所用的安全协议类型 2.endpoints:指定broker的服务endpoint列表,每个endpoint指明了传输协议类型,broker主机名和端口信息. 3.rack:指定broker机架信息.若设置了机架信息,kafka在分配副本时会考虑把某个分区的多个副本分配在多个机架上,这样即使某个机架上的brok

ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka四种消息中间件分析介绍 我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍! 一.消息中间件的使用场景 消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦.异步.削峰 1.解耦 如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行.但是如果运维期间B系统进行了调整,或者推送过程中B系统网络进行了调整,又或者后续过程中我们需要推送信息到三方C系统中,这样的话就

如果某个broker挂了,leader副本在该broker上的分区就要重新进行leader选举.来简要描述下leader选举的过程 1.4.1 KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径,一旦发现有broker挂了,执行下面的逻辑.这里暂时先不考虑KafkaController所在broker挂了的情况,KafkaController挂了,各个broker会重新leader选举出新的KafkaController 1.4.2 leader副本在该br

消息的存储原理: 消息的文件存储机制: 前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径,那么我们再来分析日志的存储方式.通过 [root@localhost ~]# ls /tmp/kafka-logs/firstTopic-1/命令找到对应 partition 下的日志内容:       00000000000000000000.index 00000000000000000000.log        00000000000000000000.timein

消息的存储原理: 消息的文件存储机制: 前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径,那么我们再来分析日志的存储方式.通过 ll /tmp/kafka-logs/testTopic-0/ 命令找到对应 partition 下的日志内容: kafka 是通过分段的方式将 Log 分为多个 LogSegment,LogSegment 是一个逻辑上的概念,一个 LogSegment 对应磁盘上的一个日志文件和一个索引文件,其中日志文件是用来记录消息的.索引文件是用